波士顿房价数据集机器学习模型

波士顿房价数据集是一个经典的机器学习数据集，主要用于预测美国马萨诸塞州波士顿地区的房价。这个数据集最初由H. D. Longley于1975年提供，包含了13个特征，如犯罪率、住房单元的数量、平均房间数、失业率等，以及对应的中位数房价。它是用于演示回归分析和预测的常用示例。

对于机器学习模型来说，波士顿房价数据集常用于训练线性回归、决策树、随机森林、支持向量机（SVM）等算法，以预测房价。这些模型可以根据输入特征的学习和调整参数，找出房价与其特征之间的关系。评估模型时，通常会关注诸如均方误差（MSE）、R²分数等指标。